Эффективное обучение с LLM: Систематизация знаний, тестирование и визуализация
В этом туториале мы расскажем, как использовать большие языковые модели (LLM) для организации обучения. В качестве примера мы будем работать с моделью LearnLM 1.5 Pro Experimenta от Google, хотя описанный подход подходит и для других языковых моделей.
LearnLM 1.5 Pro Experimental — это экспериментальная модель, специально разработанная для решения задач в сфере обучения. Она обучена с учетом принципов педагогики и научных подходов к обучению
Мы научимся создавать системные промпты для моделей LLM с фокусом на обучение. Наша цель — улучшить процесс усвоения знаний и закрепления материала с помощью искусственного интеллекта. Пройдем несколько важных этапов:
- Ссистематизация знаний. Разберем, как разделить сложные темы на составляющие и выявить связи между ними, чтобы создать целостную картину знаний и визуализировать их.
- Изучим техники закрепления материала и настроим модель так, чтобы она активно вовлекала ученика в процесс — через объяснение, анализ, поиск связей и применение концепций.
- Научимся методам самотестирования. Настроим модель для создания тестов, чтобы ученик мог проверять свои знания и устранять пробелы.
- В конце изучим способы работы с большими источниками данных их структурирование и быстрое погружение в материал.
В процессе обучения будем использовать следующие ресурсы:
- AI Studio от Google — Инструмент для работы с моделями машинного обучения.
- Mermaid Live Editor — Интсрумент для визуализации схем и диаграмм, что поможет лучше понять связи между компонентами знаний.
- NotebookLM — Инструмент для исследований и работы с заметками, основанный на ИИ (Google Gemini)